仿真分析

虚拟电厂作为一种具备储能特性的灵活性资源，虽然其在配合电网削峰填谷、消纳新能源等方面的作用越发重要，但其目前在市场运营上缺乏经济性及高效性，直接导致其参与市场积极性不足。鉴于此，提出一种虚拟电厂参与电能量市场与辅助服务市场协同工作策略。首先，基于现货市场电价与虚拟电厂的聚合情况，确定其参与市场各时段策略；其次，以虚拟电厂收益最大化为目标，采用动态规划方法构建多时间尺度下虚拟电厂参与现货电能量-调频市场协同优化模型；最后，通过仿真分析对比虚拟电厂只参与单独市场与联合优化情况下的收益及利用率，并使用shapely值法对参与虚拟电厂聚合的各类资源进行收益分摊分析，验证所提方案的可行性及有效性。

直流微电网是一个网络物理信息系统，在信息传递的过程中容易遭受网络攻击的影响。虚假数据注入信息通道会影响微电网的系统安全。检测并修正虚假数据注入攻击，能够提升微电网系统运行的安全性。针对这一问题，提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）联合最大互信息系数（maximum information coefficient，MIC）的二阶段虚假数据注入攻击检测方法。首先，使用CNN从直流微电网运行的时序数列中提取时序特征，运用LSTM模型结合CNN提取的时序特征运行得到直流微电网运行状态预测值，与直流微电网运行的实际值对比，初步判断系统中是否存在虚假数据；其次，考虑到CNN-LSTM模型存在一定的误报率，构建MIC校验器，进一步判断系统中是否存在虚假数据并恢复；最后，通过直流微电网Matlab仿真分析，验证了所提方法的合理性和可行性。

构网型变流器具有较好的惯量阻尼特性，目前已经成为新能源方面的研究焦点。为此，首先研究构网型风电变流器的阻尼特性，从阻抗的角度分析其对外等效特性，并利用伯德判据分析其在并网时的稳定性；其次从惯量的角度研究构网型风电变流器对电网的频率支撑特性，通过仿真分析，对比构网型风电变流器与跟网型风电变流器在电网频率变化及风机侧功率变化时的支撑能力。研究结果表明：构网型风电变流器对外阻抗特性呈阻感特性，并网稳定性较好；构网型风电变流器在电网故障时能够提供一定的功率支撑，等效增加了系统的惯量，并网特性较好。

本项目应用于河南省平顶山市一种轮毂高度170m的新型风电塔，通过使用风电场全生命周期数字孪生平台，实现从设计校核到施工监测到后期的运维监测。该项目通过仿真设计确定风电场结构和施工设备的安全使用范围，作为智慧施工模块的安全阈值；运用智慧施工监测模块辅助施工，提供实时提升状态和塔筒姿态供操作方实时调整，保证施工质量，最终施工结束后整个结构的垂直度仅偏移0.07°，远远低于设计限值；基于仿真平台开展使用状态仿真分析，从数据中发现结构缺陷，提出优化建议，确保结构安全。

分布式资源的碳排放特性差异导致配电网各节点碳排放强度存在时空差异性，为有效支撑配电网低碳分析优化以及用户侧低碳核算与交易，建立了有源配电网电碳耦合模型，基于潮流追踪对有源配电网碳排放流情况进行定量分析研究，将碳排放成本纳入配电系统经济成本中。以电力系统总经济成本最小为目标，通过IEEE 33节点算例进行仿真分析，验证了所述方法的可行性和有效性。

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为多能流互联的综合能源网络，已成为中国加速实现双碳目标的重要角色。但VPP内部资源协同低碳调度面临多能流的耦合程度紧密、传统碳交易模型参数主观性强、含高维动态参数的优化目标在线求解困难等问题。针对这些问题，文中提出一种融合注意力机制(attention mechanism,AM)与柔性动作评价(soft actor-critic,SAC)算法的VPP多能流低碳调度方法。首先，根据VPP的随机碳流特性，面向动态参数建立基于贝叶斯优化的改进阶梯型碳交易机制。接着，以经济效益和碳排放量为目标函数构建含氢VPP多能流解耦模型。然后，考虑到该模型具有高维非线性与权重参数实时更新的特征，利用融合AM的改进SAC深度强化学习算法在连续动作空间对模型进行求解。最后，对多能流调度结果进行仿真分析和对比实验，验证了文中方法的可行性及其相较于原SAC算法较高的决策准确性。

建筑减排已成为中国达到“双碳”目标的重要途径，智慧楼宇作为多能流网络耦合的综合能源主体，面临碳排放量较多、多能流网络耦合程度高、负荷用能行为动态特性明显等问题。针对这一问题，提出基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法。首先，根据智慧楼宇的实际碳排放量，建立了一种奖惩阶梯型碳排放权交易机制。其次，面向碳市场和多能流耦合网络，以最小化运行成本为目标函数，建立多能流低碳楼宇调度模型，并将该调度问题转换为马尔可夫决策过程。然后，利用Rainbow算法进行优化调度问题的求解。最后，通过仿真分析验证了优化调度模型的可行性及有效性。 Building emissions reduction has become a crucial pathway for China to achieve its 'dual-carbon' goals.As an integrated energy entity coupled with multi-energy flow networks, smart buildings face challenges such as high carbon emissions, a high degree of coupling in multi-energy flow networks, and distinct dynamic characteristics in load energy consumption behavior. In response to these challenges, a low-carbon scheduling method for multienergy flow buildings based on deep reinforcement learning(deep RL) is proposed. Firstly, a reward and punishment ladder-type carbon emissions trading mechanism is established based on the actual carbon emissions of smart buildings. Secondly, targeting the carbon market and multi-energy flow coupling networks, a low-carbon scheduling model for multi-energy flow buildings is developed, aiming to minimize operating costs as the objective function, and the scheduling is transformed into a Markov decision process(MDP). Subsequently, the Rainbow algorithm is employed to solve the optimal scheduling. Finally, the feasibility and effectiveness of the optimal scheduling model are verified through simulation analysis.

在现货市场中，政府授权合约的曲线分解方式对市场不平衡资金规模与市场主体利益具有重要影响，合理分解相关合约问题亟待解决。从电力现货试点实际需要出发，综合考虑不平衡资金规模、政府授权合约分解结果、发电主体报价策略及市场出清结果之间的关联性，构建了基于博弈均衡的双轨制电力现货市场政府授权合约曲线分解优化模型与方法。该方法基于博弈均衡的思想对应建立了以控制不平衡资金规模为目标的政府授权合约分解模型、考虑政府授权合约分解结果的发电商报价决策模型以及市场出清模型，利用3层粒子群算法实现各层模型间的迭代修正，得到均衡市场个体与整体利益的合约分解结果。通过算例仿真分析，验证了在各因素互相作用和博弈均衡下，所提方法对缩小市场不平衡资金规模的作用。

围绕“碳达峰、碳中和”目标，能源电力系统“源-网-荷-储”全环节低碳化面临新的要求和挑战，高比例可再生能源发电已成为必然趋势。考虑可再生能源发电的不确定性对电力系统安全稳定运行的影响，利用具备多能互补特性的虚拟电厂(virtual power plant，VPP)是改善该问题的有效途径。为此，提出一种多能互补虚拟电厂优化调度策略。首先，充分考虑多种能源之间的耦合关系，构建计及“源-网-荷-储”全环节的虚拟电厂运行机制；其次，根据所提运行机制，提出以低碳经济为目标的多能互补优化调度模型，通过对各类型装置进行协调调度，促进可再生能源的消纳；最后，以某地区含可再生能源发电在内的多能互补虚拟电厂为参考案例进行仿真分析，验证所提策略的有效性。

随着电动汽车使用量增加，区域配电网在高渗透率电动汽车接入配电网后会出现节点电压越限问题。基于态势感知技术，提出区域配电网内无功补偿设备以及电动汽车充电站联合参与的电压调整策略，通过构建二级调压模式确保配电网的电压状态。首先，在态势觉察阶段收集电动汽车状态、电网运行状态以及电动汽车充电站状态等信息；其次在态势理解阶段利用态势觉察阶段收集到的信息进行高渗透率电动汽车接入电网后模拟构建综合成本最小目标函数；然后在态势预测阶段根据电动汽车充电需求、电动汽车充电站信息预测高渗透率电动汽车接入电网后配电网电压偏差，基于潮流断面建立全局电气距离矩阵对预测电压修正，确认电网预测电压偏差；最后在利导阶段引入配电网电压偏差指标确定配电网电压偏离程度同时考虑配电网调压方式，对于不同程度的电压偏差确定配电网二级调压控制策略。通过IEEE 30节点系统进行仿真分析，验证了所提方法能够有效解决高渗透率电动汽车接入电网后电网电压越限问题。